Фота Depositphotos.com

Першая адметнасць прафесіі data scientist — шасцізначны заробак (у Брытаніі ён складае ад 60 000 да 150 000 фунтаў у год).

Другая адметнасць у тым, што задачы і абавязкі гэтых спецыялістаў пакуль не да канца ясныя і зразумелыя шырокай публіцы. 

Не варта блытаць працу з вялікімі данымі (data science) і аналіз даных (data analysis).

У першым выпадку спецыяліст шукае ў вялікіх несістэматызаваных даных сувязі і заканамернасці, каб распрацаваць мадэль і алгарытм і прадказаць, як сістэма будзе развівацца далей. Такія мадэлі прагнозаў ад data scientists патрэбныя ў генетыцы, бізнэсе, медыцыне, фінансах, гонках, страхавых кампаніях і нават у сельскай гаспадарцы. І яшчэ шмат дзе.

А вось аналітык даных заняты трошку іншым — ён працуе не з тэхнічным бокам працэсу, а са статыстыкай і аналізуе па ёй, наколькі эфектыўна нешта працуе.

За апошнія некалькі год успрыняцце самой прафесіі значна змянілася. Раней яна асацыявалася са скрупулёзнасцю, цяпер гэта найперш творчасць. Таксама спецыялісту па працы з вялікімі данымі важна ўмець камунікаваць з людзьмі — каб прадаць тое, што ён адкрыў.

«Будучыня належыць людзям з soft skills («мяккімі навыкамі») гэтак жа як і тым, хто навучыўся аналізаваць даныя», — кажа Эван Дэйвіс, спецыяліст амерыканскай кампаніі Cognizant, які даследуе будучыню працы.

«Інструменты па візуалізацыі даных, праграмы, якія перакладаюць складаную інфармацыю ў простыя карцінкі, змянілі расклады ў гульні па вывучэнні вялікіх даных», — дадае Дэйвіс.

Гэтыя інструменты становяцца ўсё больш простымі для карыстання і ўсё больш інтуітыўнымі. Гэта не можа не цешыць у эру, калі наша праца пастаянна мяняецца і ўсе перамены звязаныя з тэхнікай, і мы вымушаныя неяк арыентавацца ў плыні даных.

Калі раней у прафесію даследчыка вялікіх даных ішлі людзі з доктарскай ступенню па інфарматыцы, дык сёння ў прафесію ідуць розныя людзі, у тым ліку хатнія гаспадыні і падлеткі.

Новыя людзі прыходзяць у прафесію нетрадыцыйнымі шляхамі — ім дапамагаюць новыя IT-праграмы.

Эдвард Грын і Балрадж Оўтс менавіта так і трапілі ў data science.

Для Грына падарожжа ў свет даследвання даных пачалося, калі яму было 15 год і ён надоўга, на два з паловай гады, патрапіў у лякарню. Большасць бы з радасцю забылі такія пакуты (а яму для лячэння трэба было перажыць тры аперацыі), але ён памятае свой першы дзень у шпіталі (у той дзень выпусцілі першы iPad) як пачатак кар’еры ў свеце тэхналогій. Спачатку ён эксперыментаваў з медыцынскай інфармацыяй, якую праз iPad перапрацоўваў у зразумелыя для пацыентаў формы. А пасля пераключыўся на вывучэнне даных у гонках — там ён і навучыўся жангліраваць неверагоднай колькасцю інфармацыі.

«Некаторым кіроўцам можа падацца, што ім гэтая інфармацыя непатрэбна, але гэта не так», — кажа ён.

Data science перакуліла свет дагары нагамі і для Балрадж Оўтс. Яна даведалася пра новую прафесію на хакатоне, дзе гульцам прапанавалі прааналізаваць сусветныя даныя па каранавірусе, каб параўнаць тэндэнцыі ў розных рэгіёнах. Працуючы са звычайнымі іконкамі ў новых праграмах (а не старонкамі разлікаў), яна змагла справіцца з задачай даволі хутка. Балрадж параўноўвае працу ў data science з працай на калькулятары.

З гэтага і пачалося ейнае падарожжа ў свет даных, расказвае Балрадж. Дзякуючы таму хакатону яна лёгка змагла вярнуцца да працоўнага жыцця пасля 12-гадовага перапынку на дэкрэт з трыма дзецьмі: Балрадж выпадкова прыгадала ў размове з іншай маці ля школьнай брамы, што цяпер займаецца data science, а тая акурат шукала спецыяліста ў сваю фірму.

Цяпер Балрадж працуе з вялікімі данымі ў фінансавай сферы. Яна звяртае ўвагу, што любому спецыялісту важна сябе правільна рэкламаваць. Бо вось жа для яе кар’ера пачалася са своечасовай размовы ля школьнай брамы.

Хочаш падзяліцца важнай інфармацыяй ананімна і канфідэнцыйна?